From eada082a3952645a1dc75330ba1fdc99864f2530 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: Manuel Frank <manuel.frank@student.reutlingen-university.de>
Date: Thu, 27 Jun 2024 12:30:31 +0000
Subject: [PATCH] Update notebook.ipynb
---
.../notebook.ipynb | 4 +---
1 file changed, 1 insertion(+), 3 deletions(-)
diff --git a/Online Retail/Size prediction for online fashion retailer/notebook.ipynb b/Online Retail/Size prediction for online fashion retailer/notebook.ipynb
index 508f225..ccdc3b5 100644
--- a/Online Retail/Size prediction for online fashion retailer/notebook.ipynb
+++ b/Online Retail/Size prediction for online fashion retailer/notebook.ipynb
@@ -42,9 +42,7 @@
"slideshow": {
"slidetype": ""
},
- "tags": [
- "Teaser"
- ]
+
},
"source": [
"Rücksendungen sind im Modehandel ein kostspieliges Problem, oft mit Rückgabequoten von bis zu 50%. Viele Kunden bestellen mehrere Größen, um die richtige Größe zu finden. Mit dem Datenmodell, das auf einem Datensatz von ModCloth basiert, können Modehändler nun präzise Größenempfehlungen geben. Das Modell nutzt Körpermerkmale wie Taillenumfang, Größe und Hüftumfang, um die perfekte Größe vorherzusagen. Eine logistische Regression zeigte, dass das Modell etwa 73,7% der Variabilität in den Rücksendungen erklären kann, was zu konsistenten Vorhersagen führt. Durch den Einsatz dieses Modells können Rücksendungen reduziert werden. Diese Lösung lässt sich am besten in ein bestehendes CRM-Systeme integrieren und erhöht sowohl die Kundenzufriedenheit als auch die Effizienz des Unternehmens."
--
GitLab